Convolution can describe the diffus

Convolution can describe the diffusion of information, for example, the diffusion that takes place if you put milk into your coffee and do not stir can be accurately modeled by a convolution operation (pixels diffuse towards contours in an image). In quantum mechanics, it describes the probability of a quantum particle being in a certain place when you measure the particle’s position (average probability for a pixel’s position is highest at contours). In probability theory, it describes cross-correlation, which is the degree of similarity for two sequences that overlap (similarity high if the pixels of a feature (e.g. nose) overlap in an image (e.g. face)). In statistics, it describes a weighted moving average over a normalized sequence of input (large weights for contours, small weights for everything else). Many other interpretations exist.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การพัฒนาสามารถอธิบายการกระจายของข้อมูล เช่น แพร่ที่เกิดขึ้นถ้าคุณใส่นมลงในกาแฟ และห้ามคน สามารถจะถูกจำลอง โดยการบิด (พิกเซลกระจายไปทางรูปทรงในภาพ) ในควอนตัม อธิบายความน่าเป็นแบบควอนตัมอนุภาคอยู่ในสถานหนึ่งเมื่อคุณวัดตำแหน่งของอนุภาค (เฉลี่ยความน่าเป็นตำแหน่งของพิกเซลอยู่ที่รูปทรงสูง) ในทฤษฎีความน่าเป็น อธิบายข้ามสัมพันธ์ ซึ่งเป็นระดับของความคล้ายคลึงกันสำหรับลำดับสองที่ซ้อนทับกัน (ถ้าสูงคล้ายพิกเซลของคุณลักษณะ (เช่นจมูก) ซ้อนทับในภาพ (เช่นใบหน้า)) ในสถิติ มันอธิบายค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนักผ่านลำดับมาตรฐานของอินพุต (ตุ้มน้ำหนักขนาดใหญ่สำหรับรูปทรง น้ำหนักขนาดเล็กสำหรับทุกสิ่งทุกอย่าง) ตีความหลายอื่นมีอยู่

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บิดสามารถอธิบายการแพร่กระจายของข้อมูลเช่นการแพร่กระจายที่เกิดขึ้นถ้าคุณใส่นมลงไปในกาแฟของคุณและไม่กวนสามารถจำลองได้อย่างถูกต้องโดยการดำเนินการบิด A (พิกเซลกระจายไปสู่รูปทรงในภาพ) ในกลศาสตร์ควอนตัจะอธิบายน่าจะเป็นของอนุภาคควอนตัมที่อยู่ในสถานที่บางอย่างเมื่อคุณวัดตำแหน่งของอนุภาคที่ (น่าจะเป็นค่าเฉลี่ยสำหรับตำแหน่งพิกเซลที่มากที่สุดก็คือรูปทรงที่) ในทฤษฎีความน่าจะอธิบายความสัมพันธ์ข้ามซึ่งเป็นระดับของความคล้ายคลึงกันสำหรับสองลำดับที่ทับซ้อน (คล้ายคลึงกันสูงหากพิกเซลของคุณลักษณะ (เช่นจมูก) ที่ทับซ้อนกันในภาพ (เช่นใบหน้า)) เดอะ ในสถิติมันอธิบายค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนักมากกว่าลำดับปกติของท่าน (น้ำหนักขนาดใหญ่รูปทรงน้ำหนักขนาดเล็กสำหรับทุกอย่างอื่น) การตีความอื่น ๆ อีกมากมายที่มีอยู่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ขดสามารถอธิบายการแพร่กระจายของข้อมูล ตัวอย่างเช่น การแพร่กระจายที่เกิดขึ้นถ้าคุณใส่นมลงไปในกาแฟของคุณและไม่กวนสามารถถูกต้องออกแบบโดยสังวัตนาการพิกเซลกระจายไปสู่รูปทรงในรูป ) ในกลศาสตร์ควอนตัม มันอธิบายถึงความน่าจะเป็นของควอนตัมของอนุภาคอยู่ในสถานที่แห่งหนึ่ง เมื่อคุณวัดตำแหน่งของอนุภาค ( ความน่าจะเป็นโดยเฉลี่ยตำแหน่งของพิกเซลสูงสุดที่รูปทรง ) ในทฤษฎี ความน่าจะเป็น มันอธิบาย cross-correlation ซึ่งเป็นระดับของความเหมือน 2 ลำดับที่ทับซ้อนกัน ( ความคล้ายคลึงกันสูงถ้าพิกเซลคุณสมบัติ ( เช่นจมูก ) ซ้อนกันในรูป ( หน้า 1 ) ในสถิติ มันอธิบายถัวเฉลี่ยเคลื่อนที่ผ่านมาตรฐานลำดับของข้อมูล ( น้ำหนักขนาดใหญ่ รูปทรง น้ำหนัก เล็กทุกอย่าง ) การตีความหลายอื่น ๆที่มีอยู่